|
|
DEEP LEARNING FOR SINGLE-VOXEL AND MULTIDIMENSIONAL MR-SPECTROSCOPIC SIGNAL QUANTIFICATION, AND ITS COMPARISON WITH NONLINEAR LEAST-SQUARES FITTING
Shamaei, Amirmohammad ; Latta,, Peter (referee) ; Kozubek, Michal (referee) ; Jiřík, Radovan (advisor)
Pro získání koncentrace metabolitů ve vyšetřované tkáni ze signálů magnetické rezonanční spektroskopie (MRS) je nezbytné provézt předzpracování, analýzu a kvantifikaci MRS signálu. Rychlý, přesný a účinný proces zpracování (předzpracování, analýza a kvantifikace) MRS dat je však náročný. Tato práce představuje nové přístupy pro předzpracování, analýzu a kvantifikaci MRS dat založené na hlubokém učení (DL). Navržené metody potvrdily schopnost použití DL pro robustní předzpracování dat, rychlou a efektivní kvantifikaci MR spekter, odhad koncentrací metabolitů in vivo a odhad nejistoty kvantifikace. Navržené přístupy výrazně zlepšily rychlost předzpracování a kvantifikace MRS signálu a prokázaly možnost použití DL bez učitele. Z hlediska přesnosti byly získány výsledky srovnatelné s tradičními metodami. Dále byl zaveden standardní formát dat, který usnadňuje sdílení dat mezi výzkumnými skupinami pro aplikace umělé inteligence. Výsledky této studie naznačují, že navrhované přístupy založené na DL mají potenciál zlepšit přesnost a efektivitu zpracování MRS dat pro lékařskou diagnostiku. Disertační práce je rozdělena do čtyř částí: úvodu, přehledu současného stavu výzkumu, shrnutí cílů a úkolů a souboru publikací, které představují autorův přínos v oblasti aplikací DL v MRS.
|
|
| |
|
|
MR imaging of fluorine-19
Meščánková, Veronika ; Latta,, Peter (referee) ; Starčuk, Zenon (advisor)
This thesis deals with MR imaging of fluorine-19. Its aim is to prepare phantoms and biological samples for testing of detection sensitivity 19F, to optimize methods of imaging 19F with a preclinical MR system Bruker Biospec 94/30, to examine practical possibilities of imaging 19F on prepared samples and to compare the sensitivity with proton images. Finally, it is necessary to evaluate the results and potential benefits of method.
|
|
|
Implementation of Dixon Methods for Preclinical MR Imaging at High Fields
Kořínek, Radim ; Latta,, Peter (referee) ; Puková,, Andrea Šprláková - (referee) ; Bartušek, Karel (advisor)
Preklinické magneticko-rezonanční (MR) zobrazování na malých zvířatech je velmi aktuální a vyžaduje, vzhledem k rozměrům těchto zvířat, vyšší citlivost. Vyšší citlivosti lze dosáhnout použitím MR systému s vysokým základním magnetickým polem (např. 4,7 T a výše). Vyšší citlivost přináší výhody v podobě možnosti vyššího rozlišení, lepší poměr signál-šum, větší chemický posuv, prodloužení longitudinální relaxace (T1), atd. Na druhou stranu vyšší magnetické pole znamená větší deformace základního magnetického pole na rozhraních tkání s rozdílnou susceptibilitou a zkrácení transverzální relaxace (T2). Tuková tkáň je významně zastoupena v lidském těle a primárně sloužící pro uchovávání energie ve formě tuků. Tukovou tkáň lze rozdělit na hnědou a bílou tukovou tkáň. Hnědá tuková tkáň se vyskytuje hlavně u novorozenců, ale může být ve velmi malém množství také u dospělých jedinců. Bílá tuková tkáň je určena pro ukládání tuků, které slouží jako zdroj energie. Kromě toho bílá tuková tkáň produkuje adipokiny, hormony a mnoho dalších látek důležitých pro náš metabolizmus. Tuk lze obecně považovat jako biomarker při určitých nemocech (obezita, steatóza jater, a další). Z tohoto důvodu je kvantifikace tuku velmi důležitá pro správnou diagnózu. V MR zobrazování je speciální skupina metod pro separaci vody a tuku. Tyto metody se nazývají Dixonovy metody a jejich princip je založen na chemickém posuvu. V této práci je popsána nová T2-váhovaná sekvence pro Dixonovu akvizici (Kapitola 5.3). Navržená sekvence je z hlediska akviziční doby velmi efektivní a řadí se mezi tříbodové Dixonovy (3PD) techniky. Nově navržená sekvence fast triple spin echo Dixon (FTSED) vychází z původní sekvence rychlého spinového echa (FSE). Modifikací původní sekvence FSE vedla ke vzniku nové sekvence FTSED, která umožňuje získat tři obrazy během jediné akvizice, bez toho aniž bychom prodloužili celkovou dobu měření. Sekvence byla úspěšně implementována na 9,4 T MRI systém na Ústavu přístrojové techniky v Brně. Získaná data byla pak zpracována iterativně pomocí algoritmu IDEAL (iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least-squares estimation). Výsledkem jsou separátní obrazy vody a tuků, z kterých lze vypočítat mapy frakce tuku (FF-mapy). Sekvence byla ověřena na fantomech a poté byla odzkoušena potkanovi. Úspěšná implementace této metody na 9,4 T MRI systému znamená, že může být použita také na MR zobrazovacích systémech s nižšími magnetickými poli.
|
|
|
DEEP LEARNING FOR SINGLE-VOXEL AND MULTIDIMENSIONAL MR-SPECTROSCOPIC SIGNAL QUANTIFICATION, AND ITS COMPARISON WITH NONLINEAR LEAST-SQUARES FITTING
Shamaei, Amir Mohammad ; Latta,, Peter (referee) ; Kozubek, Michal (referee) ; Jiřík, Radovan (advisor)
Pro získání koncentrace metabolitů ve vyšetřované tkáni ze signálů magnetické rezonanční spektroskopie (MRS) je nezbytné provézt předzpracování, analýzu a kvantifikaci MRS signálu. Rychlý, přesný a účinný proces zpracování (předzpracování, analýza a kvantifikace) MRS dat je však náročný. Tato práce představuje nové přístupy pro předzpracování, analýzu a kvantifikaci MRS dat založené na hlubokém učení (DL). Navržené metody potvrdily schopnost použití DL pro robustní předzpracování dat, rychlou a efektivní kvantifikaci MR spekter, odhad koncentrací metabolitů in vivo a odhad nejistoty kvantifikace. Navržené přístupy výrazně zlepšily rychlost předzpracování a kvantifikace MRS signálu a prokázaly možnost použití DL bez učitele. Z hlediska přesnosti byly získány výsledky srovnatelné s tradičními metodami. Dále byl zaveden standardní formát dat, který usnadňuje sdílení dat mezi výzkumnými skupinami pro aplikace umělé inteligence. Výsledky této studie naznačují, že navrhované přístupy založené na DL mají potenciál zlepšit přesnost a efektivitu zpracování MRS dat pro lékařskou diagnostiku. Disertační práce je rozdělena do čtyř částí: úvodu, přehledu současného stavu výzkumu, shrnutí cílů a úkolů a souboru publikací, které představují autorův přínos v oblasti aplikací DL v MRS.
|
|
| |
|
|
MR imaging of fluorine-19
Meščánková, Veronika ; Latta,, Peter (referee) ; Starčuk, Zenon (advisor)
This thesis deals with MR imaging of fluorine-19. Its aim is to prepare phantoms and biological samples for testing of detection sensitivity 19F, to optimize methods of imaging 19F with a preclinical MR system Bruker Biospec 94/30, to examine practical possibilities of imaging 19F on prepared samples and to compare the sensitivity with proton images. Finally, it is necessary to evaluate the results and potential benefits of method.
|
|
|
Implementation of Dixon Methods for Preclinical MR Imaging at High Fields
Kořínek, Radim ; Latta,, Peter (referee) ; Puková,, Andrea Šprláková - (referee) ; Bartušek, Karel (advisor)
Preklinické magneticko-rezonanční (MR) zobrazování na malých zvířatech je velmi aktuální a vyžaduje, vzhledem k rozměrům těchto zvířat, vyšší citlivost. Vyšší citlivosti lze dosáhnout použitím MR systému s vysokým základním magnetickým polem (např. 4,7 T a výše). Vyšší citlivost přináší výhody v podobě možnosti vyššího rozlišení, lepší poměr signál-šum, větší chemický posuv, prodloužení longitudinální relaxace (T1), atd. Na druhou stranu vyšší magnetické pole znamená větší deformace základního magnetického pole na rozhraních tkání s rozdílnou susceptibilitou a zkrácení transverzální relaxace (T2). Tuková tkáň je významně zastoupena v lidském těle a primárně sloužící pro uchovávání energie ve formě tuků. Tukovou tkáň lze rozdělit na hnědou a bílou tukovou tkáň. Hnědá tuková tkáň se vyskytuje hlavně u novorozenců, ale může být ve velmi malém množství také u dospělých jedinců. Bílá tuková tkáň je určena pro ukládání tuků, které slouží jako zdroj energie. Kromě toho bílá tuková tkáň produkuje adipokiny, hormony a mnoho dalších látek důležitých pro náš metabolizmus. Tuk lze obecně považovat jako biomarker při určitých nemocech (obezita, steatóza jater, a další). Z tohoto důvodu je kvantifikace tuku velmi důležitá pro správnou diagnózu. V MR zobrazování je speciální skupina metod pro separaci vody a tuku. Tyto metody se nazývají Dixonovy metody a jejich princip je založen na chemickém posuvu. V této práci je popsána nová T2-váhovaná sekvence pro Dixonovu akvizici (Kapitola 5.3). Navržená sekvence je z hlediska akviziční doby velmi efektivní a řadí se mezi tříbodové Dixonovy (3PD) techniky. Nově navržená sekvence fast triple spin echo Dixon (FTSED) vychází z původní sekvence rychlého spinového echa (FSE). Modifikací původní sekvence FSE vedla ke vzniku nové sekvence FTSED, která umožňuje získat tři obrazy během jediné akvizice, bez toho aniž bychom prodloužili celkovou dobu měření. Sekvence byla úspěšně implementována na 9,4 T MRI systém na Ústavu přístrojové techniky v Brně. Získaná data byla pak zpracována iterativně pomocí algoritmu IDEAL (iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least-squares estimation). Výsledkem jsou separátní obrazy vody a tuků, z kterých lze vypočítat mapy frakce tuku (FF-mapy). Sekvence byla ověřena na fantomech a poté byla odzkoušena potkanovi. Úspěšná implementace této metody na 9,4 T MRI systému znamená, že může být použita také na MR zobrazovacích systémech s nižšími magnetickými poli.
|
guest ::
RSS feed.